基于D-InSAR 技术的皖北地区采煤沉陷早期识别方法研究

2022-08-13彭鹏许静刘乐

安徽地质 2022年2期

彭鹏，许静，刘乐

[1.安徽省地质调查院（安徽省地质科学研究所），安徽合肥 230001；2.自然资源安徽省卫星应用技术中心，安徽合肥 230001；3.高分辨率对地观测系统安徽省合肥市数据与应用中心，安徽合肥 230001]

0 引言

安徽省皖北地区是我国重要的煤炭生产基地，是华东地区电力的主要供应地，也是《国家大型煤炭基地建设规划》确定的全国13个国家亿吨级大型煤炭基地和6 个煤电基地之一。然而，由于煤炭资源的大规模开采，形成大量的地面沉陷，造成房屋倒塌、耕地减少，群众生产生活受到较大影响。那么，如何全面及时准确地掌握采煤沉陷区的分布现状，尤其是对采煤沉陷的早期识别具有重要意义（即地面尚未形成沉陷积水，但已造成微小的损毁，如房屋开裂、地面下沉、地裂缝等）。本文采用D-InSAR 技术进行采煤沉陷的早期识别方法研究和分析，可及时全面掌握皖北地区采煤沉陷的分布，为居民搬迁，减少耕地损毁，更好推动生态修复等方面提供可靠的技术支撑[1～2]。

1 研究区概况

研究区位于安徽省皖北地区，地理坐标为东经114°45′～118°15′、北纬32°20′～34°40′，地处淮河流域中游，行政区划包括亳州市、淮北市、宿州市、阜阳市、蚌埠市和淮南市，绝大部分位于淮河以北，仅淮南市和蚌埠市部分地区位于淮河以南（图1）。研究区内煤炭资源丰富，开采程度高，开采历史长，是我省煤矿重点开采区，主要的开采方式为地下开采，主要矿山地质环境问题是采煤沉陷。

图1 研究区范围及采矿权分布图Figure 1. Scope of the study area and distribution of mining rights

2 数据源及数据处理

2.1 数据源

由于实际地物的散射特性会受到植被变化和天气变化多种因素的影响，本次采用的雷达数据为2022年1 月6 日和30 日冬季的Sentinel-1 数据（表1），这样可以尽量减小季节变化带来的失相干问题。该数据是由欧洲航天局哥白尼计划（GMES）中的两颗对地观测卫星提供的。该卫星工作波段是C 波段，可以不受天气的影响，提供连续的卫星影像，其中数据的成像模式为IW，轨道为升轨，极化方式为VV。

表1 Sentinel-1数据信息Table 1. Sentinel-1 data information

研究区DEM 采用SRTM1（Shuttle Radar Topography Mission），该数据是美国太空总署（NASA）和国家测绘局（NIMA）利用“奋进”号航天飞机联合测量的全球DEM，分辨率为30 m。

2.2 D-InSAR的基本原理

利用星载SAR 传感器对同一地面点进行两次或多次观测时，若目标点所处的地表在成像期间有地表形变发生，在InSAR 技术基础上，通过重复干涉测量，将形变前后SAR 影像的干涉相位与地形相位进行差分得到地表形变的技术，称之为差分干涉测量技术（Differential InSAR，D-InSAR）[3]。根据其原理，干涉相位主要包括平地相位、形变相位、地形相位、大气延迟相位、噪声相位、轨道误差相位等。

2.3 数据处理

本次采用二轨法，利用两景Sentinel-1 卫星SAR数据作为主、从两幅SAR影像，引入外部DEM 地理编码到SAR坐标系，与主从影像进行配准。对配准后的SAR 数据进行去斜处理，得到的SAR 数据即可用来进行差分干涉。组合干涉对，利用DEM 反演干涉相位与主从影像进行差分干涉，初步得到差分相位，对差分结果进行自适应滤波，去除噪声，进行相位解缠得到真实相位。之后计算精密基线，并根据精密基线重新进行差分干涉，解缠和滤波。利用解缠后数据计算大气误差并去除大气误差，将此时的相位值转化为形变量即为地表形变量。将地表形变图进行地理编码即可得到最终地表形变结果[4～6]。二轨法差分干涉工作流程如图2所示，干涉结果如图3所示。

图2 二轨法差分数据处理技术流程Figure 2. Technical flow of two-pass method differential data processing

图3 皖北地区差分干涉图Figure 3. Differential interferogram for northern Anhui

3 采煤沉陷区图像特征与结果分析

3.1 雷达图像特征识别

在皖北地区，传统的光学遥感只能依靠积水区域进行采煤沉陷区的识别解译，本次通过差分干涉处理获取的干涉图可以清晰地看出，沉陷区未积水区域在干涉图上呈现为环形周期性干涉条纹（图4），因此，根据这种特征，可以快速识别出早期采空沉陷区域，且根据干涉条纹，进一步计算其沉陷速率。

图4 采空沉陷区早期图像特征Figure 4. Early image features of coal-mining subsidence areas

3.2 结果分析

根据图3差分干涉图，结合采矿权的分布情况，通过解译，结果表明：①皖北地区采煤沉陷区主要分布在淮南市辖区及凤台县，宿州市埇桥区，淮北市辖区及濉溪县，亳州市涡阳县、利辛县和蒙城县，阜阳市颍东区和颍上县。②早期识别的采煤沉陷区主要呈现三种类型（图5）：一是正在开采形成的沉陷区，地面未积水，但耕地、道路和居民地已遭初步损毁，主要表现为道路、房屋开裂，农田渗水，无法灌溉，基本耕种条件受到破坏；二是未稳沉区域，该区域多分布在原有沉陷积水区域边缘，表现为耕地较周边明显低，多处有地裂缝；三是在原沉陷区基础上，又形成新的沉陷区域，沉陷区逐步扩大，串连成片。③共划定早期识别采煤沉陷图斑137 处，即未积水区域，面积共约342.02 km2，其中淮北市132.71 km2，宿州市40.12 km2，淮南市123.03 km2，阜阳市29.26 km2，亳州市14.12 km2，蚌埠市2.78 km2，对原有采空沉陷边界进行了准确修正。④在早期识别图斑中，沉降速率大于4 cm/24天的图斑有45 处，由此可见，煤矿开采造成的沉陷速率较快，且地面破坏性较大。